新华社北京9月18日电 瑞士研究人员开发出一种人工智能算法，可从天文观测数据中分辨出与暗物质有关的信号，将其与容易混淆的其他信号区别开来。

　　瑞士洛桑联邦理工学院科研人员开发的这一深度学习算法利用了“卷积神经网络”技术，这是一类强大的、为处理图像数据而设计的神经网络。用源自一个宇宙学模型的大量模拟数据训练该算法后，在理想条件下，该算法分析星系团图像时区分暗物质信号与其他信号的准确率达到80%。相关论文已发表在新一期英国《自然·天文学》杂志上。

　　该研究模拟了在不同暗物质和“活动星系核反馈”效应下的星系团。通过输入数千张模拟的星系团图像，这一人工智能算法学会了区分由暗物质相互作用引起的信号和由“活动星系核反馈”引起的信号。

　　这一成果表明，人工智能可能在分析天文观测数据时非常有用，其表现出的适应性和可靠性特点使其成为未来暗物质等天文研究中很有前途的工具。